Geertrui Mieke De Ketelaere

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Geertrui Mieke De Ketelaere

Qui est Geertrui Mieke De Ketelaere ?

Geertrui Mieke De Ketelaere est professeure adjointe à la Vlerick Business School et conseillère stratégique à l’imec (IDLab). Elle est titulaire d’un master en génie civil et industriel et s’est spécialisée dans la robotique et l’intelligence artificielle (IA) pendant ses études. Au cours des 28 dernières années, elle a travaillé sur tous les aspects des données et de l’analyse pour plusieurs multinationales (IBM, Microsoft, SAP, SAS, etc.). Du point de vue du conseil aux entreprises, elle est spécialisée dans la définition du canevas professionnel de l’intelligence artificielle, de la valeur potentielle aux risques prédéfinis. Forte de ses connaissances et de son regard rétrospectif et prospectif sur les technologies d’IA, elle intervient aussi fréquemment comme experte et coach dans les coulisses. Dans ses présentations publiques et son livre récent, Mieke met l’accent sur la démystification du battage médiatique autour de l’IA. En 2018, elle a été nominée « ICT Woman of the Year » en Belgique. Le Secrétaire d’État à la Digitalisation, Mathieu Michel, a nommé Mieke « Digital Mind » en 2020.

Peut être réservé en anglais, néerlandais, français and allemand.

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    AI: The good, the bad and the ugly

    Des applications d’IA sont régulièrement développées, mais le monde fascinant des opportunités et des possibilités englobe d’autres aspects : protection de la vie privée, éthique, consommation d’énergie et responsabilité. Une complexité encore accrue par le décalage entre ce que les développeurs créent, ce que le client achète et ce que le gouvernement veut. Dans cette session, nous allons distinguer le bon, le moins bon et le mauvais.

    Le bon : l’IA dépasse l’intelligence humaine en termes de vitesse de traitement, de transfert de connaissances, de précision décisionnelle et de mode opératoire. Mais le cerveau humain a encore une longueur d’avance sur l’IA quand il est question de taille de stockage, de consommation d’énergie, de traitement parallèle, et de bien d’autres aspects encore. Nous devons accepter le fait que les deux formes d’intelligence sont bonnes, mais qu’elles sont simplement différentes. Quelles sont ces différences ?

    Le moins bon : un projet d’IA réussi ne traite pas que de données et de technologies, mais aussi de processus et de personnes. Le moins bon fait référence aux erreurs typiques commises par une entreprise, comme des données d’entraînement incorrectes pour correspondre au contexte, une mauvaise utilisation des algorithmes d’apprentissage, ou encore un biais inconscient. Comment réparer facilement ces erreurs ?

    Le mauvais : il s’agit ici, non pas d’erreurs, mais d’approches délibérées : des fake news ou l’utilisation de deepfakes pour truquer des discours vidéo, pour ne citer que quelques exemples parmi tant d’autres. C’est un appel fort à une « sécurité par la conception » et à une protection des algorithmes au moyen de cadres législatifs, qui sont en cours d’élaboration. Comment équilibrer la valeur future et les risques de nos systèmes d’IA ?

    Me, myself and my AI

    Pour le succès de l’adoption de l’IA, nous avons besoin de davantage de femmes dirigeantes. Pourquoi ? Comme la réussite des projets d’IA repose sur quatre facteurs (données, technologie, personnes et processus), les femmes possèdent normalement les bonnes qualités pour diriger des projets visant à développer des produits d’IA réels plus performants, car elles maîtrisent pleinement l’activation d’un environnement propice à la collaboration et à l’inclusion.

    John Naisbitt a un jour déclaré : « Les avancées les plus extraordinaires du vingt-et-unième siècle n’auront pas lieu grâce à la technologie, mais grâce à une notion grandissante de ce qu’être humain signifie ». Cela paraît absurde dans l’univers de l’intelligence artificielle truffé de robots et de machines automatisées, mais quand on examine de plus près les besoins actuels pour accroître l’adoption de l’IA, tout prend son sens. Afin de relever les défis susmentionnés de l’adoption de l’IA et de développer des produits d’IA plus efficaces, nous devons nous concentrer sur une approche plus collaborative et communautaire. Comment créer un environnement qui tienne compte des opinions de différentes parties prenantes, en particulier celles qui sont sous-représentées ? Quels sont les obstacles à la création d’un débat pluridisciplinaire autour de nos solutions d’IA ? Comment accéder à des moteurs de traduction automatique à différents niveaux ?

    Dans cette session, je partagerai mes points de vue personnels sur ce qui est nécessaire pour travailler d’une manière plus globale, hors de nos zones de confort. J’expliquerai comment créer l’environnement adéquat qui voit au-delà du genre, de la race et de l’origine culturelle. Sur la base d’une série d’exemples personnels, j’analyserai ce qui est nécessaire aux niveaux de l’enseignement et de l’entreprise pour créer un changement de mentalité en faveur d’une plus grande collaboration. Ce sera un appel pour que davantage de modèles, hommes et femmes, se lèvent pour construire un avenir meilleur avec l’IA.

    AI: Drivers for success

    La recherche révèle que, malgré un intérêt accru pour l’IA et une adoption croissante de celle-ci en entreprise, 85 % des projets d’IA ne tiennent pas leurs promesses en fin de compte. Les équipes en charge de l’IA affirment qu’une source importante de défis réside dans la haute direction, qui ne perçoit pas la valeur que l’IA peut apporter. Est-ce là le réel problème ? De multiples facteurs entrent en jeu dans le développement et la mise en œuvre d’un projet d’IA : les données, les compétences, la compréhension du domaine, la culture d’entreprise, la stratégie d’IA, la stratégie de données, la constitution de l’équipe, etc. ne sont que quelques-uns des aspects qui jouent un rôle clé dans la réussite des projets d’IA. Dans cette session, il apparaîtra clairement que l’accent principal ne doit pas être mis sur les données et la technologie, mais plutôt sur les personnes et les processus. Une erreur commune. Nous trouverons des réponses aux questions : comment définir des cas d’utilisation percutants ? Comment identifier les projets qui créeront le plus d’impact sur les KPI de l’entreprise, au lieu de sélectionner des projets qui ne laissent entrevoir que la portée d’une avancée technique ? En examinant quelques exemples concrets et les raisons courantes de l’échec des projets d’IA, vous comprendrez ce qui est nécessaire pour dépasser la fameuse phase PPP (Pilot, POC & Prototype). Les moteurs d’un déploiement réussi de l’IA deviendront votre nouvelle ligne directrice à l’issue de la session.

Mieke De Ketelaere nous a véritablement inspirés au Business Forum de la FEICA sur le thème ‘Enabling a Sustainable Future’. Elle est parvenue à capter l’attention de quelque 700 participants avec son discours liminaire passionné démystifiant l’intelligence artificielle. Mieke a été applaudie par nos délégués pour sa capacité à présenter avec enthousiasme le sujet complexe de l’IA durable à un public issu du monde de l’entreprise. En tant qu’organisatrice, je félicite également Mieke pour sa préparation minutieuse, pour s’être penchée sur les particularités de notre industrie, et pour avoir fait du Forum un succès retentissant. Merci, Mieke, c’était du très bon travail ! 

Kristel Ons

Secretary General, FEICA